Chamada de Função e Extração de Dados com LLMs

até 1 hora
Intermédio

Este curso ensina a estender LLMs com funcionalidades personalizadas via chamada de função e extrair dados estruturados de entradas em linguagem natural. Construa uma aplicação de ponta a ponta que processa transcrições de atendimento ao cliente usando LLMs.

Chamada de função
Extração de dados estruturados
NexusRavenV2-13B
Especificações OpenAPI
SQL

Visão Geral

Neste curso, você aprenderá duas habilidades críticas para construir aplicações com LLMs: chamada de função e extração de dados estruturados. Você trabalhará com o NexusRavenV2-13B, um modelo de código aberto ajustado para essas tarefas. O curso cobre a formação de prompts com definições de função, o uso de respostas de LLM para chamar funções, o manuseio de múltiplas chamadas de função e a construção de aplicações que processam transcrições de atendimento ao cliente. Essas habilidades permitirão que você crie agentes e assistentes de IA avançados para várias aplicações do mundo real.

Online
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Inglês
idioma do curso
Ao seu próprio ritmo
formato do curso
Aulas Ao vivo
entregue online

Para quem é este curso?

Entusiastas de IA

Indivíduos interessados em usar capacidades de chamada de função com grandes modelos de linguagem para interagir com ferramentas externas e extrair dados estruturados.

Desenvolvedores

Desenvolvedores que desejam construir agentes e assistentes de IA avançados que possam processar e analisar feedback de clientes, automatizar entrada de dados e melhorar sistemas de busca e recomendação.

Cientistas de Dados

Cientistas de dados que visam estender LLMs com funcionalidades personalizadas via chamada de função e extrair dados estruturados de entradas em linguagem natural.

Este curso ensinará você a estender LLMs com funcionalidades personalizadas e extrair dados estruturados de entradas em linguagem natural. Ideal para entusiastas de IA, desenvolvedores e cientistas de dados, ajudará você a construir agentes e assistentes de IA avançados para várias aplicações do mundo real.

Pré-Requisitos

1 / 2

Familiaridade com LLMs
Conhecimento básico de Python

O que vai aprender?

Introdução à Chamada de Função

Aprenda a estender LLMs com capacidades personalizadas, permitindo que eles formem chamadas para funções externas com base em instruções em linguagem natural.

Extração de Dados Estruturados

Entenda como extrair informações utilizáveis de texto não estruturado usando LLMs.

Trabalhando com NexusRavenV2-13B

Explore o modelo NexusRavenV2-13B, ajustado para chamada de função e extração de dados, e aprenda a usá-lo de forma eficaz.

Formação de Prompts com Definições de Função

Aprenda a formar prompts com definições de função e usar respostas de LLM para chamar essas funções.

Manuseio de Múltiplas Chamadas de Função

Use um LLM com múltiplas chamadas de função, incluindo chamadas de função paralelas e aninhadas, para criar fluxos de trabalho de agentes complexos.

Usando Especificações OpenAPI

Construa chamadas de função que possam acessar serviços web usando especificações OpenAPI.

Construindo uma Aplicação de Ponta a Ponta

Construa uma aplicação que processa transcrições de atendimento ao cliente, gera chamadas SQL e armazena resultados em um banco de dados com comandos gerados pelo LLM.

Conheça seus instrutores

Jiantao Jiao
Professor Assistente, Nexusflow AI
Jiantao Jiao realiza pesquisas em modelos de linguagem de grande escala na UC Berkeley e colabora com pesquisadores e engenheiros para desenvolver e democratizar a IA generativa por meio do Nexusflow.
Venkat Srinivasan
Engenheiro Fundador (PNL), Nexusflow
Venkat Srinivasan é um Engenheiro Fundador na Nexusflow, especializado em processamento de linguagem natural (PNL). Ele traz experiência diversificada de cargos anteriores na Huawei, Oracle e NVIDIA, onde trabalhou em projetos relacionados a testes de arquitetura de CPU, simulação e desenvolvimento de software.

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Gratuito
Duração
1 hora
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